講演抄録/キーワード |
講演名 |
2022-05-19 15:10
機械学習を用いたECG信号及びCT画像からの不整脈焼灼点予測 ○大村和元(GEヘルスケア・ジャパン)・山形研一郎・草野研吾(NCVC)・植竹 望(GEヘルスケア・ジャパン) SIP2022-13 BioX2022-13 IE2022-13 MI2022-13 |
抄録 |
(和) |
カテーテルアブレーションは不整脈における重要な治療法である。術前の焼灼点予測には3D電気解剖学的マッピング装置が用いられるが、専用カテーテルを用いた情報の取得に高い技術力と高い時間コストを要する ため、術前にCT画像とECG情報から不整脈焦点を予測できれば治療計画の品質/効率の改善に寄与すると考えられる。本研究では12点誘導ECG +電極位置とCT画像を組み合わせてカテーテルアブレーション焼灼点 を推定するモデルを提案する。 |
(英) |
Catheter ablation is the key therapy in treating arrhythmia. For this treatment planning, 3D electroanatomical map is used to find the origin but it needs the direct access to heart with electrode and requires the experience and long time to get detailed information. So if the origin can be predicted with CT image and ECG data before treatment, it improves the quality of treatment. This paper propose the model to predict catheter ablation origin from 12-lead ECG + position of electrodes and CT image. |
キーワード |
(和) |
不整脈 / カテーテルアブレーション / CT / ECG / 機械学習 / / / |
(英) |
Arrhythmia / Catheter ablation / CT / ECG / Machine Learning / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 122, no. 31, MI2022-13, pp. 71-75, 2022年5月. |
資料番号 |
MI2022-13 |
発行日 |
2022-05-12 (SIP, BioX, IE, MI) |
ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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